Twitterタイムラインから“情報の偏り”を分析、東大大学院教授のツールが話題 「エコーチェンバー現象」を可視化
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調べてツイートしてみたのだけれども、全く同じ画像が出力されたと報告してくれた人が4人。
弊社(AtCoder)の画像もニュースに入ってて嬉しいのだけれども、このニュースの画像と同じものが自分にも出てきたし、多くのフォロワーにも同じものが出力されていた模様。
どうもいくつかのグループがあらかじめ計算されていて、どれかに振り分けられる、みたいな感じなのかな……? ちょっともやっとする。試してみました。偏り具合を分布グラフ(私のタイムラインは3.60で標準的な偏り具合)で表示したり、タイムライン上のキーフレーズなんかも可視化してくれるようです。
面白いのは、リツイートに関するエコーチャンバー測定ですかね。偏った内容ばかりリツイートしていると、この度数が高くなるようです。これが4.50で偏りが高いとの診断?です。これは、そりゃー自分がリツイートする意見はある程度偏るよねとも思いますが、RTと引用RTが分かれているのかは不明。
測定期間でのタイムライン上位頻出ユーザーなども出てきます。試しにデフォルト設定でやった時は直近の1時間ちょっとの間のタイムラインを測定しているようなので、分析する時間帯でも違いがありそうです。
総じて、おもしろいです。該当するweb上でTwitterにログインして、そのまま測定をスタートするだけ。約1分待つとグラフやらなにやら出てきます。これ、日本語でこんな仕組みを作るところがすごいなと思います、日本語は自然言語処理が大変なので。自身の眺めているタイムライン上にある情報がどれだけ偏っているか、自分がその環境の中で拡散のお手伝いをしている意見がどれくらい偏っているのか、可視化する事で客観視できるのかもしれません。
ぜひ、お試しあれです。
https://torilab.sakura.ne.jp/twitter/echamber/